Fugu-MT 論文翻訳(概要): ExTTNet: A Deep Learning Algorithm for Extracting Table Texts from Invoice Images

論文の概要: ExTTNet: A Deep Learning Algorithm for Extracting Table Texts from Invoice Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02246v1
Date: Sat, 3 Feb 2024 19:24:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-06 21:00:18.016956
Title: ExTTNet: A Deep Learning Algorithm for Extracting Table Texts from Invoice Images
Title（参考訳）: ExTTNet:請求書画像から表テキストを抽出するディープラーニングアルゴリズム
Authors: Adem Akdo\u{g}an and Murat Kurt
Abstract要約: 本研究では, 請求書内の製品表を, ExTTNet という深層学習モデルを用いて自律的に取得する。光文字認識(OCR)技術を用いた請求書画像からテキストを得る。特徴抽出法を用いて既存の特徴量を増やし、精度を高める。 OCRの結果得られた各テキストがテーブル要素であるか否かに応じてラベル処理を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this work, product tables in invoices are obtained autonomously via a deep learning model, which is named as ExTTNet. Firstly, text is obtained from invoice images using Optical Character Recognition (OCR) techniques. Tesseract OCR engine [37] is used for this process. Afterwards, the number of existing features is increased by using feature extraction methods to increase the accuracy. Labeling process is done according to whether each text obtained as a result of OCR is a table element or not. In this study, a multilayer artificial neural network model is used. The training has been carried out with an Nvidia RTX 3090 graphics card and taken $162$ minutes. As a result of the training, the F1 score is $0.92$.
Abstract（参考訳）: 本研究では, 請求書内の製品表を, ExTTNet という深層学習モデルを用いて自律的に取得する。まず、光学式文字認識(OCR)技術を用いて、請求書画像からテキストを得る。この処理にはテッセラクトOCRエンジン[37]が使用される。その後、特徴抽出法を用いて精度を向上させることにより、既存の特徴数を増加させる。 OCRの結果得られた各テキストがテーブル要素であるか否かに応じてラベル処理を行う。本研究では,多層人工ニューラルネットワークモデルを用いた。トレーニングはnvidia rtx 3090グラフィックカードで行われており、162ドルを要した。トレーニングの結果、F1スコアは0.92ドルとなった。

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